機械学習概論（MO） 短時間で学ぶ機械学習のエッセンス
講座の趣旨
- 機械学習によってどのような分析や予測が可能なのか、また利用にあたってどのような考え方が重要なのかを学びます。
- 機械学習について、最先端の学問的話題を含む広範な話題を俯瞰します。
- 体系的・理論的に学ぶとともに、自然言語処理、異常検知、物体認識、画像生成などいくつかのトピックをとり上げ、具体的な手法適用についても紹介します。
- 演習は行いませんので、プログラミング技術は必要としません。
到達目標
- 機械学習の概念と特徴について説明できる。
- 機械学習によってどんなことが可能になるのかを理解している。
- 機械学習の主な手法について、その概念と特徴を理解している。
- 期待損失最小化、過学習、データ形式など、機械学習を利用する際の重要な考え方を理解している。
- 機械学習の技術者の説明を数理的に理解することができ、適切な判断が下せる。
数学レベル
- 高校までの理系数学と大学1・2年生レベルの偏微分、積分、行列について、あらかじめある程度知っていることが望ましいです。
カリキュラム
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- 機械学習を取り巻く現状
- 機械学習の歴史
- 機械学習の数理
- 教師あり学習（回帰、判別）
- 機械学習の考え方（学習モデルと損失、過学習と正則化、交差検証、変数選択）
- 高次元スパース推定（Lasso、その他種々のスパース正則化）
- 教師なし学習（クラスタリング、トピックモデル、word2vec、関係データ解析、異常検知）
- 深層学習（モデルと学習手法、CNN・ResNet、SGD、物体認識・物体検出、その他応用例）
- 生成モデル（GAN）
- 自然言語処理（キャプション生成、機械翻訳）
- 深層学習の脆さ（敵対的データ）
時間・料金
| Eラーニングオンデマンド | |
|---|---|
| 受講期間 | 単科講座料金（税込） |
| 8週間（3時間）※ | ￥28,600 |
※Eラーニングオンデマンドの受講時間は目安です。
申込
※申し込みは各開講日の3営業日前までとなりますのでご注意ください
| 開講日 | 講義形態 | |
|---|---|---|
| 24/11/27 | Eラーニングオンデマンド |
申込 |
| 24/12/04 | Eラーニングオンデマンド |
申込 |
| 24/12/11 | Eラーニングオンデマンド |
申込 |
| 24/12/18 | Eラーニングオンデマンド |
申込 |
| 24/12/25 | Eラーニングオンデマンド |
申込 |
| 25/01/08 | Eラーニングオンデマンド |
申込 |
| 25/01/15 | Eラーニングオンデマンド |
申込 |
| 25/01/22 | Eラーニングオンデマンド |
申込 |
| 25/01/29 | Eラーニングオンデマンド |
申込 |
講義スケジュール
★講義スケジュールはこちら。
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（森 純一郎 准教授）
本講座では、機械学習の基本的な考え方と代表的な手法についてその数理的知識や幅広い応用を含め学びます。これによりデータサイエンスやAIプロジェクトをリードする技術マネージャーとしての素養を高めることを目指します。（森 純一郎 准教授） 